Meta Superintelligence Labs publicó los pesos de Muse Spark Open, un modelo multimodal nativo con 816.000 millones de parámetros totales, de los cuales 42.000 millones están activos por token, y una ventana de contexto de un millón de tokens. La compañía lo orienta a programación y tareas de agentes de largo plazo, y sostiene que supera a otros modelos de pesos abiertos desarrollados en Estados Unidos. El texto de su nota no incluye las cifras de las pruebas comparativas, que remite a un informe de metodología aparte.
El modelo se ofrece por API en Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter y Together AI. Los pesos pueden descargarse desde Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden, Hugging Face y Microsoft Foundry Models. Meta indica que es compatible con motores de inferencia como SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Apple MLX y llama.cpp, con optimizaciones para silicio de AMD, Apple, Intel y NVIDIA. Para adaptarlo a casos de uso propios, la empresa recomienda TorchTitan, de PyTorch.
Uno de los puntos que Meta destaca es la ejecución local. Según la nota, el modelo funciona sobre dos Mac Studio con chip Apple M5 Ultra conectadas entre sí, mediante la versión más reciente de MLX. Cada equipo puede asignar hasta 512 GB de memoria unificada a la GPU integrada, y el chip ofrece un ancho de banda de 1,2 TB/s, lo que permite alojar el modelo completo. En pruebas ejecutadas íntegramente en el equipo, Meta empleó su herramienta Muse Code para realizar cambios en la app de iOS Ice Cubes, un cliente de Mastodon de código abierto, y para operar DaVinci Resolve en la selección y el recorte vertical de fragmentos de video. La empresa añade que incluyó núcleos de GPU Helion en SGLang, con mejoras de entre 1,03 y 3,95 veces a nivel de kernel en GPU de NVIDIA y AMD, y un 3 % de mejora de extremo a extremo en la AMD MI350.
La licencia es la Muse Model License, que Meta describe como de términos comerciales limitados, y que permite a muchos desarrolladores usar el modelo sin costo. La compañía afirma que aplicó entrenamiento de seguridad adicional por tratarse de pesos abiertos y que el modelo cumplió los umbrales de su marco de evaluación para autorizar el lanzamiento. Los resultados detallados están en la ficha del modelo en Hugging Face, y el informe completo se publicará más adelante.
El anuncio se produce tras un cambio de rumbo. Muse Spark debutó el 8 de abril de 2026 como un modelo propietario, en una ruptura con la línea abierta de Llama. Esa decisión llegó después de que la recepción de Llama 4 generara cuestionamientos sobre las ambiciones de la empresa en inteligencia artificial. El 10 de agosto, Mark Zuckerberg anunció la apertura de Muse Glimmer, un modelo de 30.000 millones de parámetros con licencia Apache 2.0, y adelantó que los pesos de Muse Spark 1.2 llegarían más adelante. La nota de este jueves no precisa de qué versión de la serie Muse Spark deriva el modelo publicado.
En términos de competencia, los laboratorios chinos lideran hoy las clasificaciones de modelos abiertos: Kimi K3 y GLM-5.3 alcanzan 60 puntos en el índice de inteligencia de Artificial Analysis, y Qwen3.8 llega a 58. Según esa misma fuente, Muse Spark 1.2 obtuvo 57 puntos y la versión 1.3, disponible solo por API, obtuvo 61. Ese medio señaló que, de publicarse los pesos de 1.2, el modelo quedaría por debajo de los tres sistemas chinos. Por su parte, Zuckerberg ha pedido cambios en las políticas estadounidenses sobre datos de entrenamiento y destilación, al argumentar que las restricciones podrían dificultar la competencia frente a alternativas extranjeras.
En el plano financiero, las acciones de Meta acumulaban una caída cercana al 10 % en el año cuando se anunció la apertura de pesos en agosto. Queda por verificar con pruebas independientes cómo se comporta Muse Spark Open frente a los modelos abiertos y cerrados ya disponibles.
Fuente: Meta.ai | Editado por CDOL
